Detection of mini/micro unmanned air vehicle (UAV) under clutter presence and environmental effects
Kargaşa varlığı ve çevresel etkiler altında mini/mikro insansız hava aracı (İHA) tespiti
- Tez No: 611313
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız Hava Aracının (İHA) tespit, takip ve sınıflandırması son yıllarda radarlar için ortaya çıkan ve önem kazanan bir yetenektir. Kalabalık bir şehir veya deniz yüzeyi üstündeki sisli hava gibi bir kargaşa varlığında, mini/mikro İHAlar radarlarca tespiti, takibi ve sınıflandırması zor hedefler haline gelir. İHA hedeflerinin sınıflandırma bilgisi, kritik tesislerin güvenliğinin sağlanması için oldukça yararlı olabilir. İncelenen bazı çalışmalar Doppler imzası, Radar Kesit Alanı (RKA) salınımı ve Sinyal Gürültü Oranı (SGO) gibi kinematik ve karakteristik özellikleri dronları hareketli diğer hedeflerden ayırmak için yararlı öznitelikler olarak sunmaktadır. Bu çalışmada, Destek Vektör Makineleri (DVM) sınıflandırma yöntemi kapsayıcı, yararlı ve esnek bir yöntem olarak önerilmektedir. Ayrıca, bu çalışmada mini/mikro İHA hedefleri dronlara çok benzer karakteristik özelliklere sahip olan kargaşa hedeflerinden ayırma başarı oranını arttırmak için ilave bir eğitim aşaması önerilmektedir. Bu çalışmada sınıflandırma yöntemi ve özniteliklerin seçimi için gerçekleştirilen denemeler, ilave bir sınıflandırma aşamasının başarı oranını arttıran bir geliştirici etkiye de sahip olduğunu göstermiştir. Böylece, sınıflandırma yöntemlerinin, özniteliklerin karşılaştırmalarını ve performans arttırma yöntemini içeren bir çalışma sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Detection, tracking and classification of Unmanned Air Vehicles (UAVs) is an emerging and crucial capability of radars in recent years. In the presence of clutter such as a crowded city or a foggy weather above sea surface, mini and micro UAVs become very difficult for radars to detect, track and classify. Classification information of UAV targets can be very useful for the critical infrastructures in order to provide security. Examined studies imply that kinematic and characteristic features such as Doppler velocity, Radar Cross Section (RCS) fluctuations and Signal-to-Noise (SNR) are helpful features for separating drones from other moving targets. However, selection of method and extracted features have an impact on success of classification. In this study, Support Vector Machine (SVM) classification method is proposed to be used as an inclusive, useful and flexible method. Moreover, additional classification stage is proposed in this study in order to increase the success rate of separating mini/micro UAV targets from the clutter targets which has very similar characteristic properties to drones. Experiments conducted in this study for the selection of classification method and features also show that additional classification stage has an improving impact on success rate. Thus, a method is proposed in this study including comparison of classification methods, features and improvement method.
Benzer Tezler
- Coordination and cooperation of multi UAV systems
Çoklu İHA sistemlerinin koordinasyonu ve işbirliği
MUSTAFA GÖKÇE
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANSU FİLİK
- Sezgisel optimizasyon teknikleriyle X-bant radar dizi anten tasarımı
X-band radar antenna array design using heuristic optimization methods
EMRE HANBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA EMRE AYDEMİR
- Palyatif bakımda malnütrisyon durumunun belirlenmesi ve beslenmenin malnütrisyon riski üzerine etkisi
Detection of malnutrition status in palliative care and effect of nutritional on malnutrition risk
ÖZGE ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Beslenme ve DiyetetikTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiPalyatif Bakım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAGİHAN YILDIZ ÇELTEK
- Sularda fekal kirlilik tayinine yönelik biyosensör geliştirilmesi
Biosensor development for the detection of faecal pollution in water
ÖZGECAN ERDEM
Doktora
Türkçe
2019
BiyoteknolojiHacettepe ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLÜFER CİHANGİR
PROF. DR. ADİL DENİZLİ
- Analysis on micro milling dynamics and stability
Mikro freze dinamiği ve kararlılığı üzerine analiz
VOLKAN ARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN BUDAK